mcpField
E
exa-web-search-free

exa-web-search-free

github.com/sundial-org生産性6702.8k 回インストール34 週間前に更新
リポジトリ

exa-web-search-free について

exa-web-search-freeは、調査や情報検索向けのスキルです。mcporter経由でExaのウェブ、コード、企業調査ツールを呼び出し、基本ツールはAPIキーなしで利用できます。

主な機能

  1. 01ウェブ情報やニュースの検索
  2. 02コード例やドキュメントの検索
  3. 03企業情報やニュースの調査
  4. 04追加検索ツールの任意設定

活用シーン

  1. 01最近のニュースや事実の確認
  2. 02GitHubやStack Overflowのコード例の検索
  3. 03企業の事業情報の収集

MCP 対応

mcporterでExa MCPサービスを設定・呼び出し、ウェブ検索、コードコンテキスト、企業調査のツールを利用します。設定URLを変更すると、ほかのツールも有効にできます。

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/sundial-org/awesome-openclaw-skills --skill exa-web-search-free

インストール後、Claude Code で/exa-web-search-freeを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイルreferences/examples.md

詳細

Exa Web Search（無料）

ウェブ、コード、企業調査のためのニューラル検索です。API キーは不要です。

セットアップ

mcporter が設定されていることを確認します：

mcporter list exa

一覧にない場合：

mcporter config add exa https://mcp.exa.ai/mcp

コアツール

web_search_exa

最新情報、ニュース、事実をウェブで検索します。

mcporter call 'exa.web_search_exa(query: "latest AI news 2026", numResults: 5)'

パラメーター：

  • query - 検索クエリ
  • numResults（任意、デフォルト：8）
  • type（任意）- "auto"、"fast"、または "deep"
get_code_context_exa

GitHub や Stack Overflow からコード例やドキュメントを探します。

mcporter call 'exa.get_code_context_exa(query: "React hooks examples", tokensNum: 3000)'

パラメーター：

  • query - コード／API の検索クエリ
  • tokensNum（任意、デフォルト：5000）- 範囲：1000～50000
company_research_exa

企業のビジネス情報やニュースを調査します。

mcporter call 'exa.company_research_exa(companyName: "Anthropic", numResults: 3)'

パラメーター：

  • companyName - 企業名
  • numResults（任意、デフォルト：5）

高度なツール（任意）

設定 URL を更新すると、6 つの追加ツールを利用できます：

  • web_search_advanced_exa - ドメイン／日付フィルター
  • deep_search_exa - クエリの拡張
  • crawling_exa - ページ全体の抽出
  • people_search_exa - 職業プロフィールの検索
  • deep_researcher_start/check - AI 調査エージェント

すべてのツールを有効にする：

mcporter config add exa-full "https://mcp.exa.ai/mcp?tools=web_search_exa,web_search_advanced_exa,get_code_context_exa,deep_search_exa,crawling_exa,company_research_exa,people_search_exa,deep_researcher_start,deep_researcher_check"

# Then use:
mcporter call 'exa-full.deep_search_exa(query: "AI safety research")'

ヒント

  • ウェブ：すばやく調べるには type: "fast"、詳しく調査するには "deep" を使用します
  • コード：対象を絞り込むには tokensNum を小さく（1000～2000）、包括的に調べるには大きく（5000 以上）します
  • その他のパターンについては、examples.md を参照してください

リソース

コメント

Markdown 対応